知鸦日报2024-07-05

在游戏中，剧情动画在新手引导中扮演着重要角色。《火纹》和《全面战争：三国》都采用了2D动画形式，通过动态效果和转场特效增强画面表现力。这种形式不仅能够给玩家完整的剧情交代，还能展现游戏世界背景和角色的情感。比如，《火纹》中的开场动画通过带血的剑和喃喃自语，营造紧张氛围。而《全面战争：三国》则运用水墨画风和符合故事情绪的镜头运动，表达了游戏的世界观。这种剧情动画形式对于JRPG和战略类游戏来说都很常见。

继续努力。

顺丰会员体系升级啦～

你是否对在每个新项目中都要重复繁琐的配置和初始化工作感到厌烦？是否渴望有一个标准化的项目结构作为起点？是否还在为手动初始化项目时可能出现的漏写错写配置而烦恼？Maven Archetype 就是解决这些问题的绝佳工具！

如今审核平台已是公司内容生产链路上的关键一环，是保障内容安全的重要防线，因此稳定性至关重要。

爱奇艺业务风控新一代特征平台RiskFactor，实现了特征流批一体开发及部署，极大增强了风控系统的响应速度及与黑产对抗能力。

本文总结了eBay云计算系统架构设计思路与经验。全文分为上下两篇，本篇为上半部分，围绕API展开；后续推文将发布下半部分，包含控制器逻辑、架构等内容。

为了支持公司业务的发展，我所负责测试的售后系统，不可避免的出现很多业务相关配置，比如入口配置、退款配置、业务平台设置等相关配置，这些配置在新业务接入时，就需要逐一添加配置，来保证新业务的正常运行，而这些配置是散落在不同的地方去配置的，所以在配置时，就很容易漏掉某个配置，而这些未正常添加的配置，就会影响到系统单据流转，比如缺少入口配置不能申请售后，缺少退款配置不能正常退款，业务同学在测试过程中遇到这类问题，就需要我花时间一一排查问题，这样即消耗我的时间，也影响业务同学测试，为了减少这类时间的消耗，所以我们需要有一套逻辑来帮助我们解决这个问题。

介绍在应对流量高峰、突破系统瓶颈、强化系统稳定性等方面的应对策略与优化效果。

写在前面魔方是转转内部的可视化搭建平台，用于快速创建活动页面。

Learn all the details about Rendering Engine - from data fetching to layout composition.

Moving beyond Project Mosaic. Get an insight into the declarative view composition framework that powers new features for Zalando's website.

Explores how our iOS App incorporates custom navigation in a backend-driven UI.

Discover how DoorDash implemented a multi-tenancy awareness system for both Kafka producers and consumers.

DoorDash proactively embeds privacy into its products by geomasking user address data while maintaining local analytic capabilities.

In this post, we will describe how we built an eBPF-powered agent to monitor networking traffic within our Kubernetes clusters.

DoorDash's evolution from restaurant deliveries to a diverse business portfolio is powered by a robust logistics platform.

DoorDash leverages Large Language Models to build a product knowledge graph that captures relationships between millions of consumer goods.

提出一种新颖的后处理神经网络算子。

本次分享的内容是美团酒旅图谱的构建与应用。在美团酒旅业务的垂直搜索中，用户的需求大致可分为两类：明确找店、找具有某些属性的同类商户（泛场景需求）。为解决传统文本检索对于泛场景需求效果不佳的问题，我们以生活服务领域海量评论数据、搜索日志等作为主要数据源，通过标签挖掘、标签关系判别及标签商户关联等技术，梳理用户的场景需求，完成初版图谱构建；并将图谱应用到搜索场景中，提升用户体验和场景认知能力。

越是复杂的业务，就越要重视业务分析，重视领域模型的抽象和设计。

交易系统可能不是技术难度最深的，但是业务复杂度最高的，一个订单从提交到最后真正生产成功要经历几十个系统，涉及的接口交互，MQ等可能达上百个。任何一个环节出问题都会导致这一单的异常，而且交易不像单纯的资讯门户可以靠静态化或者缓存抗住大并发，交易系统里面涉及到大量的资源(库存，优惠券，优惠码等)消费，订单生成等需要写入持久化的操作不是单纯的异步或者缓存化可以解决的，而且对库存等敏感信息不能出现并发扣减等。

细节的设计非常多，下面挑出比较典型的一些方面，给大家介绍下京东到家交易系统的架构设计和关键问题的处理方案。

本文回顾了双塔模型的“前生今世”，讲述了为何我们要选用双塔，同时双塔存在哪些缺点，我们在开发时应该如何尽量避免。

在我们的日常工作过程中，经常会遇到线上出现问题，但是又需要模拟到某个城市以复现问题，模拟定位成为了必不可少的需求，但是又不能给正式环境留下漏洞以实现模拟位置。那么如何模拟位置呢？

传统的时间序列异常检测，通常是由人工配置最大最小阈值，超出报警。这种方式非常不灵活，因为不同时段的时间序列分布可能差距较大，就QPS曲线来讲，晚上是低峰时段，白天调用量相对较高，若由人工配置需根据时段设置不同阈值。当然，还存在其他若干不便捷问题。

预计送达时间（Estimated Time of Arrival, ETA）即用户下单后，骑手在多长时间内可将货物送达到用户手中。该时间既可在用户端、骑手端、商户端展示，也可以在智能派单系统中为派单作参考。

自动派单是整个跑男和用户运作体系中的枢纽或大脑，自动派单的优劣关系到用户的体验以及接单跑男的效率，实现自动派单往往需要消耗巨大的研发投入，包括人力和物力等。从全局最优考虑的自动派单相对于抢单模式具有很大的优势，其目的如下：

1. 充分利用运力，提升订单消化能力，降低订单取消率；
2. 简化跑男接单流程，提高跑男接单效率和人效；
3. 从接单时长、取货距离、取送货超时等多个方面提升用户服务体验；
4. 减轻订单高峰期客服人员派单压力；
5. 减少公司对核心跑男的依赖程度，提高对跑男的把控力度。

随着智能手机和无线网络的普及，时空众包平台(Spatiotemporal Crowdsourcing)的兴起如图1，极大的改变了人们的生活方式，使我们的生活更加便捷。诸如此类的时空众包平台具有类似的特点，这些平台以时空数据管理平台为基础，将具有时空特性的众包任务分配给非特定的众包参与者群体为核心操作，并要求众包参与者以主动或被动的方式来完成众包任务并满足任务所指定时空约束条件的一种新型众包计算模式。

近几年，众多企业和机构对于机器学习项目落地愈发重视起来，对业务的理解，模型应用流程等都做的越来越好，也有越来越多的模型被部署到真实的业务场景中。但是当业务真正开始使用的时候，就会对模型有各种各样的需求反馈，算法工程师们就开始不断的迭代开发，频繁部署上线。随着业务的发展，模型应用的场景也越来越多，管理和维护这么多模型系统就成了一个切实的挑战。为解决此问题，大数据团队开始着手探索统一的特征平台。

由于目前跑男端未实现内置导航，所以跑男还是依赖于跳转到外部地图软件（百度，高德）来进行导航针对后台查看订单轨迹时，经常会出现坐标点丢失，无法确定部分路段的真实移动轨迹。

以上仅仅只采集到了刚开始出发时，以及到达终点时的几个坐标点，虽然我们显示了从起点到终点的路径，但是如果跑男不是按照这个线路去移动的话，我们也是无法感知的。跑男端没有即时上传坐标，无法准确的给跑男推送所在位置的附近订单。

在生活或者生产中，有时候我们追求的不止一个目标，例如当你正在规划一次长途旅行，其中涉及到交通方式，你想追旅途舒适的同时，也希望能够省钱；当公司规划一年的预算时，希望得到一个获得经济效益最大且最少支出的方案等。这时就涉及到多目标优化问题即Multi-Objective Optimization Problems (MOOP) ，多目标问题在优化过程中涉及到多个最大化或者最小化目标，其问题的解是权衡了多个优化目标后的一组最佳解决方案。

动态定价策略并没有一个严格的定义，但是它提现了一个经济学中的核心概念就是：供需平衡。动态定价策略的一个简单定义是：在一定的市场环境中，供需双方为达到平衡点而做出的价格调整。动态定价在我们日常生活中的使用非常广泛。举一个很简单的例子，过年的时候，蔬菜普遍贵了，原因就是供应少了，所以蔬菜的价格上升，只是在互联网情况下，这种变动会更加快，更加敏捷。动态定价并不是一个新的概念，它和算法、智能、大数据相结合，能够在配送服务中实现更为智能化的管理和优化，降低配送成本并提高配送效率和用户体验。

目前，家政行业仍然以线下为主，大多数的家政公司还是采用人工指派（家政派单老师/经纪人）的方式进行派单，不过像58到家、天鹅到家这些规模较大的互联网家政平台早已引入了需求预测和自动化派单系统来实现精细化运营。经过调研，我们发现UU家政和58到家的派单场景整体上是比较相似的。

随着业务规模的不断增长，产生了海量的业务数据，为了能够在这些业务数据中及时发现业务异常，我们需要一套自动化的业务一致性校验平台。它要能够实时发现线上业异常数据，及时间通知相关人员介入排查，以降低数据异常对用户和业务的影响。低成本接入各种场景数据校对。通过后台配置方式，录入校验规则信息。

快递服务业在人们的生活中起着越来越重要的作用，寄快递的第一步就是填写寄件人、收件人信息，这些信息包括但不限于姓名、电话号、地址、门牌号等。随着用户越来越“懒”，产品也要越来越“精”，如何从用户粘贴的一段文本中快速、精准地识别出实体信息对用户的产品体验至关重要。

本文重点介绍了生成式关键词召回、多模态生成式向量召回、生成式相关性判断在美团的实践。

本文将基于帆软（FineBI）BI 产品的建设经验，介绍数据指标体系建设和底层建设，并以授信余额等金融指标为例，展示父子指标、指标下钻、问答AI 等在金融行业的应用。

随着数智商业时代算法技术的不断精进与消费者需求的日益多元，供给流量机制将持续进化，为商家创造更广阔的舞台，让消费者享受到更加个性化的购物体验。

拆解目标是个技术活，包含了“拆目标”与“定策略”两个部分。我们既要明确总目标的拆解结构，还要明确支撑目标达成的策略，将策略拆解到关键战役和战斗计划上，由此确定相应目标。